AI 里搜不到你的店，
先查，再修，被推荐

AI 可见度指当用户在豆包、DeepSeek、腾讯元宝等 AI 助手里询问与你的行业相关的问题时，你的店名、品牌或产品出现在答案里的程度。它由三个指标衡量：被提及率、提及位置、提及口径。AI 可见度诊断就是量化这三个指标，并逐项列出提升方法。

AI 搜不到你的店主要有五个原因：一是权威平台没有完整商户信息；二是官网或落地页内容是图片和 JS 渲染，AI 抓不到；三是结构化数据缺失，AI 读不懂你是谁；四是全网内容太薄，没有可被引用的段落；五是负面或错误信息占据来源位。诊断系统 208 项检查逐项对应这五个原因。

SEO 优化的是搜索引擎结果页排名，GEO 优化的是 AI 回答里的引用位。两者在展示形态、优化对象、内容写法、见效周期上全部不同。GEO 的内容必须是「能被整段摘走当答案」的写法；SEO 的标题党式写法在 AI 里反而吃亏。两者不冲突，预算有限时先做 GEO 的地基。

自查三步：第一步列问句，从「行业+地区+哪家好」「品类+价格」「品牌名+怎么样」三类各列几个；第二步到豆包、DeepSeek、腾讯元宝逐个问并记录；第三步统计被提及率、提及位置、信息准确度。手工做全平台全问句要几小时，用诊断系统一轮 208 项检查自动化完成，免费档即可出分。

豆包回答本地商家问题时走两条通道：训练数据负责品牌常识，实时联网搜索负责本地商户。联网搜索的来源集中在权威生活平台、地图、公众号与官网。要在豆包里被推荐，核心是把这几类来源做全、做一致，并保证内容里有可直接摘引的事实段落。判断自己有没有被推荐，最直接的办法是跑一轮 AI 可见度诊断。

DeepSeek 官方 API 本身不带实时联网，App 内的联网搜索靠外部搜索通道补充来源，对权威平台和新闻媒体敏感度更高。豆包、元宝、DeepSeek 三家的来源偏好不同，同一份内容在三家里的表现会有差异。正确做法是按「来源集」优化：把权威平台、官网、公众号三类来源做扎实，而不是只盯着一家 AI 调内容。

AI 回答本地商家问题时高度依赖权威生活平台与地图服务的商户数据：名称、类目、地址、营业时间、服务清单、价格区间、真实评价。商户页完整度直接决定 AI 有没有「话可说」。优先级最高的一件事是把这几类平台的主页补全到「AI 能介绍你」的程度，并保持与官网信息一字不差。

llms.txt 是放在网站根目录、专门给 AI 阅读的站点说明文件：用纯文本声明你是谁、主营什么、核心页面链接、关键事实（成立时间、服务范围、价格区间）。它不替代 SEO，而是给 AI 一个零歧义的入口。内容型站点配 llms.txt 后，AI 抓取与引用的准确率有可感知的提升。生成与校验可由诊断系统自动完成。

结构化数据是用标准格式（JSON-LD）在页面里声明「我是商家、这是服务、这是价格、这是常见问题」。带结构化数据的页面，AI 理解准确率显著提高，问答类内容被直接引用的概率明显上升。优先给三类页面配：首页（商家信息）、服务页（服务与价格）、内容页（FAQPage）。诊断系统会逐页检查并给出补齐代码。

被 AI 稳定引用靠的不是日更十篇，是「一稿多投 + 答案块写法」：一天一个主问题写一篇主文，官网存母本，同稿分发到知乎、公众号、百家号、小红书、B 站专栏，外加一条 60 到 90 秒口播视频。写法上用「答案块」：问句标题、开头六十字给结论、分点带数字、结尾留可整段摘引的总结。坚持九十天，被引用率会有量级变化。

百度收录在 AI 时代依然有用：多数 AI 助手的联网搜索把百度系来源作为中文信息的重要补给；同时百家号内容在多家 AI 的来源集里权重不低。但「只做百度」不够——微信生态、抖音生态的内容 AI 也在读。正确策略是来源集多元化：官网、百家号、公众号、垂直平台四路并进。

AI 可见度投入按阶段走：0 元先做 208 项体检看清现状；9.9 元档把三个核心科目查透；99 元起获得全科报告；299 元以上进入含 AI 平台实测的完整诊断；1988 元年度档适合持续经营的品牌。真正的成本大头不在查，而在查出来之后的修改——好在地基类修改（商户信息、结构化数据、llms.txt）多为一次性投入。

0 元档输出完整 208 项检查中的免费科目：5 维分数总览、每维的失分项清单、关键事实核对（AI 说的营业时间地址对不对）、以及最重要的问题优先级排序。免费档与付费档的差异在科目深度与 AI 平台实测次数，不在「报告注水」。先拿免费报告定方向，是所有档位的标准起手。

208 项检查分五个维度：AI 可见度（AI 实测你的品牌问句与被提及情况）、收录健康（各来源平台的覆盖与一致性）、内容质量（可摘引段落、信息密度、答案块结构）、信息一致性（全网营业时间、地址、价格、电话是否一字不差）、技术可达性（正文可抓取、结构化数据、llms.txt、加载速度）。每项输出合格或不合格，不合格项附修改建议。

按投入产出排序，先修四项地基：一、事实纠错——全网错误的营业时间、地址、电话，改对即可提分，零成本；二、商户页补全——权威平台与地图的主页补到「AI 能介绍你」的程度，一天工作量；三、官网正文——把图片站改成 AI 能读的文字版，关键页面补结构化数据；四、llms.txt——根目录放一份，几分钟。内容创作放在地基修完之后，否则写再多 AI 也读不到。

查竞对的 AI 可见度只用公开信息：在 AI 里问行业问句看谁被推荐、读公开平台上的商户信息、对比内容完整度。诊断系统支持对任意公开品牌跑同一组问句，输出双方对照：谁被提及多、AI 对各自的口径、来源差异。拿到的全部是 AI 公开回答与公开页面，不涉及任何对方后台数据。

对一批餐饮店的诊断抽样显示：多数餐饮店在 AI 里的被提及率接近零，失分集中在三处——权威平台商户页信息过薄（只有名称电话）、评价缺乏细节内容（AI 无从引用）、官网缺失或全图无正文。少数被 AI 稳定推荐的店，共同特征是平台信息完整加评价带具体菜品细节。餐饮是 AI 推荐依赖度最高的行业之一，地基修复的见效也最快。

美业客人问 AI 的典型问句是「附近口碑好的美容院」「做皮肤管理哪家专业」，AI 回答依赖的来源是生活平台商户页、评价内容与公众号。美业店的普遍失分项：服务项目与价格在全网写法不一、技师团队信息缺失、案例照全图无文字。补齐服务清单结构化信息与带细节的评价后，被 AI 推荐的概率提升明显。

家装是长决策周期行业，客人从问 AI 到成交间隔数周，AI 回答在早期认知阶段的影响权重最大。行业失分特征：公司实力表述全是形容词（「匠心」「专业十年」）而无事实；工地案例无结构化信息；价格讳莫如深导致 AI 无价可报。被推荐的装企共同点：有具体的小区案例记录、工艺流程页可被摘引、报价区间公开。

五个高频错误：一、关键词堆砌——AI 按语义理解内容，堆词被判低质；二、夸大词——「最权威、首家、唯一、永久」触发低质判定，越写越掉；三、只发网站不铺来源——AI 交叉验证需要多来源，孤证不举；四、刷模板好评——AI 提取不出细节，还拉低评价质量；五、只发不测——不跑诊断就不知道有没有进 AI，三个月白写的常见原因。

GEO 见效分三段：地基修复（商户信息、事实纠错、结构化数据、llms.txt）一到两周被 AI 读到；内容建设（答案块文章、一稿多投）四到八周开始被稳定引用；口碑积累（细节评价、案例库）持续进行，三个月后进入正循环。周期与行业竞争度相关，本地长尾行业快，热门大城市慢。每周复查是校准预期的唯一办法。

0 元与 9.9 元档的体检范围一致的部分：208 项框架、5 维分数、问题清单。9.9 深查额外解锁三个核心科目的完整版：AI 可见度科目（含分平台数据）、收录健康科目（含逐平台覆盖明细）、内容质量科目（含逐页可摘引性分析）。按档位定稿，29.9 档固定深查三科（D5+D1+D6），其中 D5 不可换、另两科可在限定范围内调换。

AI 员工是按你的业务资料训练的自动问答助手：价格、工期、流程、能不能做，按你公开的资料口径回答，不乱报价、不编承诺。它解决的是非营业时间的咨询流失与重复问题消耗。部署在网站与内容页，配合 GEO 使用——AI 引用你的内容把客人带到你面前，AI 员工把客人接住。